基本原理:方差最大原理

通过正交变换将原相关性变量转化为不相关的变量

第一主成分:线性组合  方差最大

第二主成分:线性组合,COV(F1,F2)=0

步骤:

原始数据标准化:DataAdjust(m*n)【m个样本,n个变量】

计算样本的协方差矩阵【cov=(n*n)】

计算协方差矩阵的特征值和特征向量

确定主成分:将特征值从大到小排序,计算贡献率,取累计贡献率大于85%即可,确定主成分个数k,选取k个特征向量组成矩阵EigenVectors(n*k)。

样本点投影到特征向量上:Y(m*k)=EigenVectors(n*k)*DataAdjust(m*n)

主成分_CPA的更多相关文章

  1. PLS:利用PLS(两个主成分的贡献率就可达100%)提高测试集辛烷值含量预测准确度并《测试集辛烷值含量预测结果对比》—Jason niu

    load spectra; temp = randperm(size(NIR, 1)); P_train = NIR(temp(1:50),:); T_train = octane(temp(1:50 ...

  2. PCA:利用PCA(四个主成分的贡献率就才达100%)降维提高测试集辛烷值含量预测准确度并《测试集辛烷值含量预测结果对比》—Jason niu

    load spectra; temp = randperm(size(NIR, 1)); P_train = NIR(temp(1:50),:); T_train = octane(temp(1:50 ...

  3. Spark2 oneHot编码--标准化--主成分--聚类

    1.导入包 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache ...

  4. HAWQ + MADlib 玩转数据挖掘之(六)——主成分分析与主成分投影

    一.主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)简介 在数据挖掘中经常会遇到多个变量的问题,而且在多数情况下,多个变量之间常常存在一定的相关性.例如,网站的" ...

  5. sklearn_PCA主成分降维

    # coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFramefrom sklear ...

  6. R语言实战(九)主成分和因子分析

    本文对应<R语言实战>第14章:主成分和因子分析 主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量成为主成分. 探索性因子分析(EFA)是 ...

  7. [吴恩达机器学习笔记]14降维5-7重建压缩表示/主成分数量选取/PCA应用误区

    14.降维 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 14.5重建压缩表示 Reconstruction from Compressed Representation 使用PCA,可以把 ...

  8. 机器学习:PCA(使用梯度上升法求解数据主成分 Ⅰ )

    一.目标函数的梯度求解公式 PCA 降维的具体实现,转变为: 方案:梯度上升法优化效用函数,找到其最大值时对应的主成分 w : 效用函数中,向量 w 是变量: 在最终要求取降维后的数据集时,w 是参数 ...

  9. R in action读书笔记(19)第十四章 主成分和因子分析

    第十四章:主成分和因子分析 本章内容 主成分分析 探索性因子分析 其他潜变量模型 主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分.探索性因 ...

随机推荐

  1. java技术-重点方向

    多线程 锁 事务 缓存 hashmap 并发编程

  2. PyQt5系列教程(七)控件

    软硬件环境 Windows 10 Python 3.4.2 PyQt 5.5.1 PyCharm 5.0.4 前言 控件是PyQt应用程序的基石.PyQt5自带很多不同的控件,包括像button.ch ...

  3. drop解决过拟合的情况

    用到的训练数据集:sklearn数据集 可视化工具:tensorboard,这儿记录了loss值(预测值与真实值的差值),通过loss值可以判断训练的结果与真实数据是否吻合 过拟合:训练过程中为了追求 ...

  4. 关于封装Dll为Web Service技术方案的讨论

    关于web架构技术方案的讨论整理 Sonictl 2014年1月25日10:05:52 本着"三人行必有我师"的学习态度,我在近期跟x老师做了大量沟通,结合我们单位对于" ...

  5. spring boot 整合 (全)

    参考: https://github.com/spring-projects/spring-boot/tree/master/spring-boot-samples

  6. 在 html中怎么获取中的参数

    参考:https://blog.csdn.net/xqhys/article/details/68486215 eg: window.location.href="/user/update? ...

  7. leetcode455

    public class Solution { public int FindContentChildren(int[] g, int[] s) { var listg = g.OrderBy(x = ...

  8. 19.OGNL与ValueStack(VS)-OGNL入门

    转自:https://wenku.baidu.com/view/84fa86ae360cba1aa911da02.html 下面我们在com.asm.vo.User类中增加一个字段private Ad ...

  9. java ee7 -- Java Bean验证

    针对对象.对象成员.方法.构造函数的数据验证. 1. 一个验证的小例子 (1) 添加引用jar <dependency> <groupId>org.hibernate.vali ...

  10. Mysql 索引优化 - 2

    永远小表驱动大表(小数据驱动大数据) in exists区别, SELECT * FROM A WHERE A.id in (SELECT id FORM B) 若A表数据大于B表数据用in SELE ...